Wireless Intrusion Detection System Based on Data Mining

S rozšířením bezdrátových sítí se bezpečnost v těchto sítích stává vážným problémem. Tato práce proto představuje detekční systém pro bezdrátové sítě, který využívá dvě neuronové sítě k rozeznávání vzorů útoků v rámci zachycené komunikace. Jako řešení problému vysoké míry falešných poplachů představuje tato práce právě metodu využití těchto dvou neuronových sítí.Widespread use of wireless networks has made security a serious issue. This thesis proposes misuse based intrusion detection system for wireless networks, which applies artificial neural network to captured frames for purpose of anomalous patterns recognition. To address the problem of high positive alarm rate, this thesis presents a method of applying two artificial neural networks.

How to Break EAP-MD5

Part 3: Protocols (Short Papers)International audienceWe propose an efficient attack to recover the passwords, used to authenticate the peer by EAP-MD5, in the IEEE 802.1X network. First, we recover the length of the used password through a method called length recovery attack by on-line queries. Second, we crack the known length password using a rainbow table pre-computed with a fixed challenge, which can be done efficiently with great probability through off-line computations. This kind of attack can also be implemented successfully even if the underlying hash function MD5 is replaced with SHA-1 or even SHA-512